Exxact Valence DGX Station
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完整规格
计算与内存
超级芯片
NVIDIA GB300 Grace Blackwell Ultra 桌面超级芯片
CPU
1× NVIDIA Grace CPU 超级芯片,72 个 Arm Neoverse V2 核心
GPU
1× NVIDIA Blackwell Ultra GPU
一致性内存
748 GB 统一内存:496 GB LPDDR5X + 252 GB HBM3e
AI 性能
20 PetaFLOPS (FP4) / 10 PetaFLOPS (FP8)
存储与物理规格
存储(插槽)
2× M.2 2280 PCIe 5.0 x4 NVMe (系统) + 2× M.2 2280 PCIe 6.0 x4 NVMe (64GB/s, 训练数据路径)
外形规格
全塔式桌面工作站,NVIDIA DGX Station 架构
尺寸
24.4 × 59.4 × 29.5 cm
网络与扩展
高速网络
2× 400G QSFP112 端口(通过 NVIDIA ConnectX-8 SuperNIC),外加 1× 10GbE RJ45 管理端口
PCIe 扩展
PCIe 5.0,1× 双宽 x16 插槽;支持可选独立 RTX PRO 6000 Blackwell GPU(96 GB GDDR7)
电源与散热
电源
1600W ATX 电源,钛金能效,标准办公室插座
散热
闭环液冷系统,针对持续AI工作负载优化,满足办公室环境静音要求
管理与软件
BMC
ASPEED AST2600
远程管理
IPMI 2.0 和 Redfish API,数据中心级监控与控制
GPU 分区
多实例 GPU (MIG),最多支持7个隔离实例,提供有保障的服务质量
软件堆栈
预装Linux环境及NVIDIA AI Enterprise工具套件,支持NVIDIA NemoClaw代理部署
Exxact于2026年1月20日推出Valence DGX Station工作站。这款桌面级系统基于NVIDIA GB300 Grace Blackwell超级芯片平台打造,符合NVIDIA DGX Station规范,设计目标是从单台办公室友好型塔式机箱本地运行万亿参数级模型。
硬件规格
Valence核心采用单颗NVIDIA Grace CPU超级芯片——集成72个Arm Neoverse V2核心和496 GB LPDDR5X内存——搭配配备252 GB HBM3e显存的NVIDIA Blackwell Ultra GPU,通过NVLink-C2C互联形成748 GB统一内存池。存储采用分层设计:2×M.2 2280 PCIe 5.0 x4 NVMe用于操作系统,2×M.2 2280 PCIe 6.0 x4 NVMe(64GB/s)专用于训练数据和模型检查点,确保日常系统I/O与高强度AI工作负载隔离。网络由双端口ConnectX-8 400G SuperNIC处理,并辅以10GbE端口用于带外管理。
通过双槽位PCIe 5.0 x16插槽,可扩展搭载96 GB GDDR7显存的独立RTX PRO 6000 Blackwell GPU。
面向商用的本地AI服务器
Valence设计为共享式本地AI资源平台。多名员工可在工作日内提交文档处理任务(合同审核、发票提取、报告起草、邮件分拣),所有任务由现场设备集中处理,无需经外部云服务路由。
通过NVIDIA NemoClaw,自主智能体可在系统上持续运行,自动处理收件箱监控、定时报告生成等重复性任务,无需人工触发。这使得Valence能作为企业持续性AI基础设施,稳定支撑文档处理工作流。
成本对比:本地部署 vs 云端AI接口
对于每日处理海量文档的中小企业,本地系统与云端AI计费模式的成本差异会随时间显著扩大。
| 成本类别 | 云端AI接口 | Valence(本地部署) |
|---|---|---|
| 初始硬件投资 | 无 | ¥64万(一次性) |
| 第1年运营成本 | 约¥70万 - ¥170万 | 约¥3万(电力&维护) |
| 第2年运营成本 | 约¥70万 - ¥170万 | 约¥3万(电力&维护) |
| 第3年运营成本 | 约¥70万 - ¥170万 | 约¥3万(电力&维护) |
| 三年累计成本 | 约¥200万 - ¥500万 | 约¥74万 |
由于处理完全在本地进行,文档和业务数据不会传输至第三方服务器。这对法律、金融等数据敏感行业的机构尤为重要。
总结
Valence DGX Station集固定成本的桌面友好型系统、本地运行大型AI模型的架构于一体,并能通过可选RTX PRO Blackwell GPU扩展渲染能力。对于具备持续AI工作负载的中小企业,它提供了比周期性云端AI支出更低成本的替代方案。




